InfluxDB Experten in München
entwickeln, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die InfluxDB-Datenmodelle entwerfen, Flux- und InfluxQL-Abfragen erstellen und Telemetrie-Pipelines mit Dashboards und Alarmen verbinden. FRATCH vermittelt Ihnen schnell geprüfte, verfügbare Freelancer, die zu Ihren technischen Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich InfluxDB eingesetzt haben
Vitaliy R.
Letzte Position:
DevOps GitOps (ANÜ) bei Signal Iduna
- Verantwortlich für die Administration von OpenShift/Kubernetes On-Prem und den Entwickler-Support.
- Automatisierte die URP-Infrastruktur mit Python, Ansible, Kustomize sowie dem ArgoCD- und Argo Workflow/Events-Stack.
- Schrieb Smoke- und Lasttests für die URP-Infrastruktur mit Python, Kustomize und ApplicationSets.
- Unterstützte beim Aufbau und der Bereitstellung der URP-Infrastruktur in Google Cloud (GKE).
- Implementierte Monitoring für die URP- und ArgoCD-Umgebung mit Splunk Cloud.
- Führte Systemadministrationsaufgaben auf RedHat Linux, Kubernetes/OpenShift, ArgoCD, GitLab, Bitbucket Enterprise, Kafka und MongoDB durch.
Eli R.
Letzte Position:
Technical co-founder bei AskTheLaws
- Aufbau eines KI-Rechtsassistenten mit modernen ML-Fähigkeiten.
- Implementierung einer RAG-Architektur mit Datenpipelines für die Suche in Rechtsdaten.
- Einsatz von AWS Bedrock für LLM- und Embedding-Modelle sowie LangChain/LangGraph
- Python mit FastAPI für das Backend und React für das Frontend
Majid A.
Letzte Position:
Leitender Berater bei Infosys
- Netzwerkautomatisierung
- CI/CD- und Docker-Umgebung
- Python Nornir für die Netzwerkautomatisierung
- pyATS für Überwachung und Testfallautomatisierung
- Netzwerkzugriffskontrolle (Radius) und Geräteadministrationszugriffskontrolle (TACACS) mit AAA und Cisco ISE für Cisco/HP/Aruba-Geräte
- Konfiguration von Cisco ISE-Clustern (2/4/8 nodes)
- Konfiguration von Cisco ISE-Authentifizierung und -Autorisierung
- Konfiguration von Cisco/HP/Aruba Switches/WLC mit Tacacs/dot1x/Radius
- Automatisierung von Cisco ISE mit Restconf und Python
Daniel C.
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Janusz M.
Letzte Position:
IoT Edge Computing / Autonomes Fahren bei Automotive, Beratungsunternehmen
- Plattform: Python-Ökosystem, RHEL 8, K10, AWS IoT Core, AWS Lambda, MLOps
- Software: Java JEE/Cloud, IntelliJ IDEA, AWS IoT Core, AWS Edge und Lambda, AWS SageMaker SDK, Docker Compose, Kubernetes, Openshift 4, Tekton, Flux, Helm Charts, JSON/XML-Technologien, Nginx, Apache Spark, OpenAI (GPT Plus, DALL-E 3, Whisper), GAN, GitHub Copilot, KI, Machine Learning, Deep Learning, Jupyter Notebooks, TensorFlow 2, Colab, Keras API, Prometheus, Grafana, Conda, Python 3.9, SciPy-Stack (NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib)
- Zuständig für Webinar:
- IoT Edge Computing, Architektur, Komponenten, Ressourcen, Management
- IoT Edge Computing mit MicroK8s, Design und Erstellung von Flows/Diagrammen für AWS, Three-Step-Modell für IoT-Ökosystem
- IoT-Prozesse, Konnektivität, Datentransfer und Deployment, Sicherheit
- Optimierung des Edge Computing für Netzwerke, Services im IoT (AWS SQS Queue, SNS-Benachrichtigungen, Events, Analytics, Button, Device Management/Defender, Things Graph)
- Machine-/Deep-Learning-Frameworks (Modelle, Training, Optimierung der Pipelines, Deployment in der Cloud/am Edge, Monitoring der Workloads mit Prometheus und Grafana)
- Performance-Optimierung für niedrige Latenz/Resilienz mittels adaptiver ML/DL/RL-Modelle für Kundendaten aus dem IoT
- Analyse großer Sensordatenmengen mit Apache Spark, Kafka-Clustern
- Kasten K10 Data Management Platform auf Kubernetes-Multi-Cluster mit Helm Chart: Deployment, Backup/Disaster Recovery (RTO/RPO), Data Lifecycle und Security Management
- Implementierung eines mehrschichtigen neuronalen Netzes (ANN) mit TensorFlow 2 und Colab für Regression und Klassifikation; Datenanalyse und Aufbereitung für Applikationen; Entwicklung von Test- und Trainingsmodellen; Deployment der Modelle
- Automatisierung von Business-Streamline-Prozessen mit KI (Azure OpenAI, Discord-Bots/Zapier, AI-Assistenten-Apps IntelliJ, GitHub Copilot)
Adithya B.
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die InfluxDB einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
22 Jahre
Positionsdauer
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
10
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Betrieb
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
17%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in München, die InfluxDB einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der InfluxDB Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bank- und Finanzwesen (50%)
- Fertigung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Automotive (33%)
- Transport und Logistik (33%)
- Einzelhandel (33%)
- Telekommunikation (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Grundlage für Zeitreihen
InfluxDB ist eine Zeitreihendatenbank für Datenpunkte, die zeitbezogen erfasst werden. Sie speichert Messungen wie Gerätewerte, Anwendungsmetriken, Finanzsignale und betriebliche Ereignisse, mit Tags und Feldern, die schnelles Filtern und Aggregieren ermöglichen. Teams setzen sie ein, wenn aktuelle und historische Beobachtungen leicht abfragbar bleiben müssen.
Was Teams entwickeln
- Monitoring-Dashboards für Infrastruktur, Anwendungen und Dienste
- Industrielle IoT- und Maschinentelemetriesysteme
- Daten-Pipelines für Energie-, Gebäude- und Umweltdaten
- Echtzeit-Alarme und betriebliche Berichte
- Zeitbasierte Analysen für Produkte, Geräte und Kundenaktivitäten
InfluxDB kann als Grundlage für Dashboards, Alarmregeln und individuelle Analysedienste dienen. Die Aufbewahrungs- und Downsampling-Funktionen helfen, den Speicherbedarf zu kontrollieren und gleichzeitig relevante Trends zu bewahren.
Ökosystem und Tools
Das InfluxData-Ökosystem umfasst InfluxDB Cloud, selbstverwaltete InfluxDB-Installationen, die Sprache Flux und InfluxQL. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit Telegraf zur Datenerfassung, Client-Bibliotheken für gängige Programmiersprachen und Grafana zur Visualisierung. Sie verbinden diese Komponenten mit MQTT, Kafka, Prometheus, Kubernetes und Cloud-Diensten, wenn es die übergreifende Architektur erfordert.
Wann Expertise hilft
Unternehmen holen häufig freiberufliche Spezialisten hinzu, wenn ein Metriksystem über einfache Dashboards hinauswächst. Warnsignale sind uneinheitliche Messungen, teure Abfragen, unklare Aufbewahrungsregeln, unzuverlässige Datenerfassung oder Alarme, denen nicht vertraut werden kann. In München schätzen lokale Teams möglicherweise Workshops vor Ort, während verteilte Projekte meist eine disziplinierte Remote-Zusammenarbeit und klare technische Dokumentation benötigen.
Aufgaben bei der Umsetzung
- Messungen, Tags, Felder und Aufbewahrungsrichtlinien entwerfen
- Daten zwischen InfluxDB-Versionen oder Speichermodellen migrieren
- Datenerfassung, Kardinalität, Abfragen und Ressourcennutzung optimieren
- Telegraf, APIs, Grafana und Alarmierungsprozesse integrieren
- Cloud- oder selbstverwaltete Installationen absichern, überwachen und betreiben
Ein fähiger Experte definiert außerdem Namenskonventionen und prüft, ob das Datenmodell die Fragen unterstützt, die das Unternehmen beantworten muss. Er testet die Fehlerbehandlung, Nachladungen und Schemaänderungen, statt sich nur auf eine zunächst funktionierende Abfrage zu konzentrieren.
Was gute Spezialisten mitbringen
Achten Sie auf Erfahrung in Datenmodellierung, Observability und dem Betrieb in Produktionsumgebungen, nicht nur auf die Konfiguration von Dashboards. Gute InfluxDB-Experten erklären die Abwägungen zwischen Flux, InfluxQL und anderen Abfrageansätzen, verstehen die Kardinalität von Zeitreihen und können Probleme von der Datenerfassung bis zur Visualisierung zurückverfolgen. Sie sollten reproduzierbare Konfigurationen, nützliche Runbooks und einen klaren Plan für zukünftiges Wachstum hinterlassen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei InfluxDB am häufigsten fragen.
InfluxDB wird verwendet, um zeitgestempelte Daten wie Anwendungsmetriken, Sensormesswerte, Netzwerkmessungen und betriebliche Ereignisse zu speichern und abzufragen. Unternehmen setzen sie für Monitoring, Dashboards, Alarmierung, IoT-Analysen und andere Anwendungsfälle ein, bei denen zeitbasierte Trends im Mittelpunkt stehen.
InfluxDB und Prometheus unterstützen beide Observability-Metriken, haben jedoch unterschiedliche Stärken. Prometheus wird häufig für Pull-basiertes Monitoring in Cloud-Native-Umgebungen gewählt, während InfluxDB sich für umfassendere Zeitreihen-Workloads, langfristige Analysen und Daten aus verschiedenen Geräten und Systemen eignet.
InfluxDB ist kein allgemeiner Ersatz für eine relationale SQL-Datenbank. Sie ist für die Erfassung großer Mengen von Zeitreihendaten und zeitbasierte Abfragen ausgelegt, während relationale Systeme weiterhin besser für Transaktionen, komplexe Beziehungen und eine starke Konsistenz über Datensätze hinweg geeignet sind.
Ein guter InfluxDB-Spezialist sollte Observability, Datenmodellierung, Linux- oder Cloud-Betrieb und mindestens eine Programmiersprache für Clients verstehen. Erfahrung mit Telegraf, Grafana, Flux, InfluxQL, MQTT, Kafka oder Kubernetes ist wertvoll, wenn die Datenbank Teil einer umfassenderen Telemetrieplattform ist.
Die erforderliche Tiefe hängt vom Workload ab. Ein kleines Dashboard benötigt möglicherweise Kenntnisse in Abfragen und Integration, während ein Produktionssystem Expertise in Kardinalität, Aufbewahrung, Backups, Migrationen, Sicherheit und Performance bei kontinuierlicher Datenerfassung erfordert.
Ja. InfluxDB-Projekte eignen sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Konfigurationen, Abfragen, Dashboards und Bereitstellungsarbeiten über gemeinsam genutzte Repositories und Umgebungen geprüft werden können. Termine vor Ort in München können dennoch bei der Zuordnung von Sensoren, betrieblichen Workshops oder der Koordination lokaler Teams hilfreich sein.
Bitten Sie den Spezialisten, ein reales Datenmodell zu erklären, einschließlich der Auswahl von Tags, der Kontrolle der Kardinalität, der Aufbewahrung und der Abfragemuster. Gute Antworten verbinden Datenerfassung, Speicherung, Alarmierung und Visualisierung und zeigen, wie Wiederherstellung, Schemaänderungen und irreführende Metriken getestet werden sollen.
InfluxDB Cloud reduziert den Infrastrukturaufwand, während selbstverwaltete Installationen mehr direkte Kontrolle über Netzwerk, Speicher und Betrieb ermöglichen. Ein Freelancer sollte die Optionen im Hinblick auf Datenresidenz, Konnektivität, Backup-Verantwortung, Skalierung und die Fähigkeit des Teams zum Betrieb des Systems vergleichen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 100 €, was einem Tagessatz von etwa 800 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 22 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bank- und Finanzwesen (50%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die InfluxDB in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (83%) und Projektmanagement (67%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich InfluxDB eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
